论文提出GIST离线RLVR数据选择方法并报告效果
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论文提出GIST离线RLVR数据选择方法并报告效果
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AI 综述
论文提出GIST（Gibbs-Targeted Hierarchical Data Selection），一种用于离线可验证奖励强化学习（RLVR）的两级数据选择方法，对训练中的响应与token进行选择。 论文称，GIST在GSM8K、MATH-500和MBPP上提升了三种模型的平均准确率，并在相同候选范围内优于七个数据选择基线，同时监督的token数比使用同一提示的全部候选训练少66.6%。
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最新进展11月5日 13:00
GIST：面向离线 RLVR 的 Gibbs 目标分层据选择方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AIGIST：面向离线 RLVR 的 Gibbs 目标分层据选择方法
论文提出 GIST（Gibbs-Targeted Hierarchical Data Selection），一种用于离线可验证奖励强化学习（RLVR）的两级数据选择方法。
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